路面车道线是高精地图的关键组成部分,搭载在网约车上的海量行车记录仪视频是对道路信息的实时观测,是一种较为经济的车道线数据提取的重要数据源。本文基于海量的滴滴网约车行车记录仪视频,探讨了基于LaneNet深度网络模型的路面车道线数据提取方法的可行性。该方法首先利用LaneNet网络模型对每帧视频图像进行语义分割,进而通过预测透视变换矩阵,实现对车道线像素点位置的拟合提取,最后采用模拟数据和复杂场景下的滴滴行车记录仪数据进行试验结果评价。试验结果表明,本文采用模型在车载视频图像中具有较好的车道线提取性能。

针对目前三维探地雷达未充分挖掘三维空间信息,数据处理主要基于对二维切片图像进行分析解译的问题,本文提出了一种三维探地雷达数据体素化后基于离散点云的局部熵提取地下目标的方法。首先,将获取的三维探地雷达数据体素化为离散三维点云;然后,计算整个区域体素化后点云的局部熵,通过支持向量机(SVM)对土壤背景和地下目标从多个尺寸进行区分;最后,以城市道路地下环境为研究对象进行试验分析。试验结果表明,该方法提取地下目标的准确率高达84.2%,遗漏地下目标的漏测率低至9.8%。该方法准确有效,为三维探地雷达提取地下目标提供了一种新的方法。

复杂环境中实时定位与地图构建(SLAM)是机器人自动导航研究领域的难点之一。机器人所处周边空间环境的剧烈变化易使SLAM构图出现漂移和重影,降低构图的精度。为此本文提出了一种有效点云阈值的自适应优化方法,以提高SLAM算法在复杂环境的适用性。该算法通过实时计算激光点云的三维数据得到点云的深度信息,并依据深度信息的波动性和点云分布的离散系数自适应优化有效点云阈值,从而实现闭环控制。试验表明,本文阈值自适应优化方法明显改善了快速且直接的激光雷达与惯性里程计算法在复杂环境中的构图效果,矫正了该算法在狭窄环境中的里程计坐标误差,并将回环定位误差降低了7.5%。

在SAR影像船舰目标检测任务中,受近海岸区域背景复杂和船舰目标多尺度等因素影响,船舰目标在检测过程中出现检测精度不高、漏检的问题。针对上述问题,本文提出了一种基于YOLOv8s改进的SAR影像船舰目标检测模型,并在SSDD和HRSID数据集上进行试验验证,效果优于其他经典算法。

地表形变作为一种普遍存在的地质灾害,易在地形复杂的山区引发滑坡、泥石流等灾害,长期威胁着人民的人身财产安全。然而,由于缺乏全面的地表形变监测和对形变驱动因子的定量分析,难以针对性地对地表形变进行有效防范。为了准确识别山区地表形变的主导因素,本文基于升降轨SAR数据集的星载合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR),获取了云南省六库街道2016年1月—2022年2月的地表形变时空分布;在验证监测结果的可靠性后,利用地理探测器量化驱动因子的贡献并揭示其相互作用的机制。结果表明:①六库街道地表形变以沉降为主,主要集中在主城区,形变速率为-44～30 mm/a;②降水量、高程、土壤类型与研究区地表形变表现出较强的空间相关性,驱动因子之间的交互作用增强了地表形变的空间相关性;③主城区形变以垂直向沉降为主,李家田、大密扣村存在水平形变。

本文在长短时记忆神经网络-自回归滑动平均模型(LSTM-ARMA)的基础上,提出了基于小波门控循环神经网络-自回归滑动平均模型(GRU-ARMA)优化算法。首先使用小波降噪将InSAR原始时间序列分解成趋势项和噪声项,采用GRU循环神经网络滚动预测趋势项、ARMA模型预测噪声项;然后将趋势项和噪声项的预测值之和作为总的时间序列预测值,其优点为提高了各监测点的预测精度;最后选取阿干矿区2020—2023年最严重沉降区域的多个点(CP0001、CP0007和CP0009)为例进行了研究。试验结果表明,基于小波优化组合模型的预测精度高于传统单一模型GRU/LSTM的预测精度;相较于LSTM-ARMA模型,小波GRU-ARMA优化模型的预测效果更稳定,是一种地表沉降预测的有效思路和方法。

针对光学遥感数据常存在大量缺失数据和噪声,以及现有光学遥感缺失数据重建算法大都未充分顾及地理数据空间相关密切程度的问题,本文充分利用地理空间数据间的时空关联性,提出了一种协同随机森林(RF)和地理加权回归(GWR)的重建方法(RF+GWR),分别以GF-4归一化植被指数(NDVI)、MODIS地表温度(LST)和GF-4反射率数据为试验材料,对RF+GWR方法的普适性和缺失重建性能进行了评估。试验结果表明,在所设不同云量掩膜水平下,相比于KNN和RF,RF+GWR方法在GF-4 NDVI、MODIS LST和GF-4波段反射率缺失数据方面的重建性能均有不同程度的改善,均方根误差、平均绝对误差和决定系数最大提升分别为33.07%、30.19%和7.06%。

针对当前地图数据模型难以有效表达网络空间要素复杂关联和动态变化特征的问题,本文首先分析了网络空间地图的概念和特点,将网络空间时空实体作为网络空间地图表达的基本单元;然后结合其特点,提出了从实体层、特征层和变化层建立网络空间时空实体表达模型;最后重点研究了网络空间时空实体动态变化和关系特征的可视化方法,并以典型国家网络安全事件表达为例,进行了可视化技术实现。结果验证了本文提出的表达模型可有效应用于网络空间多维、关联、动态特征的表达,也为后续网络空间地图可视化研究与应用提供了参考。

准确、可靠地预测PM_2.5浓度,对于大众有效规避空气污染和政府策略制定非常重要。然而,由于大气流动的动态性,PM_2.5浓度的预测具有很大的不确定性和不稳定性,使得单一模式难以有效地提取时空相关性。本文提出了一个强大的预测系统,可实现准确的单步、多步及趋势预测PM_2.5浓度。首先,采用相关分析方法筛选出有助于预测目标城市污染物浓度的气象和污染物空间信息;然后,利用DenseNet的特征提取能力,从多个城市的污染与气象数据集中提取空间相关特征;并利用ConvLSTM层结合污染物数据的时、空特征,对时空特征进行提取以准确预测污染物;最后,通过4个准确性指标和3个预测试验,全面评估了本文提出的预测系统的性能。此外,试验研究表明,该预测系统在大气污染的预警、区域防治和控制方面具有良好的应用前景,并且其精度和稳定性优于各种基线模型。

黄土陷穴是黄土高原地区普遍存在的一种特殊的地质灾害,其防治工作是黄土地区工程建设必须要考虑的问题。本文基于修正通用土壤流失模型(RUSLE),从DEM、降水量、地表覆盖、植被指数等多源数据中提取12种不同类型的特征因子,构建卷积神经网络(CNN)和深度神经网络(DNN)两种预测模型,实现对黄土陷穴易发育区域的预测,并对两种模型的预测结果进行对比与分析,从而为黄土地区的陷穴灾害防治、工程建设及水土保持提供参考依据。研究结果表明,CNN、DNN两种预测模型准确率均达80%以上,F1分数均达83%以上,均能有效地预测黄土陷穴的易发育区域。其中,CNN模型准确率达83.25%,F1分数达85.18%,分别比DNN模型高2.63%、1.56%,且该模型泛化能力表现更好,预测结果在细节上也表现更为出色。预测结果表明,黄土陷穴在沟谷区域发育较强,平坦地形发育较弱,人类活动对其发育具有一定影响。

三江源作为我国重要的生态安全屏障区,区域植被覆盖度的变化直接反映生态系统的健康状况,因此,监测区域植被覆盖变化并分析其驱动因素,有利于实现三江源生态环境的可持续发展。本文基于2000—2022年MODIS NDVI数据集,结合年均气温和年均降水数据,利用像元二分法、Sen+Mann-Kendall趋势分析法和偏相关系数分析法,探讨了三江源近23年间植被覆盖度时空演变特征及其与气候驱动的关系。结果表明:①三江源植被覆盖度在空间分布上表现为东南高、西北低的分布格局,2000—2022年三江源植被覆盖度呈线性增长趋势显著,增长率为0.001/a;②23年来三江源植被覆盖度增加区域为55.06%,减少区域为31.36%,植被覆盖度增加区域明显高于减少区域,总体植被覆盖度处于逐渐恢复的阶段;③偏相关分析表明,区域植被覆盖度与年均气温、年均降水均呈正相关性,与年均气温的相关性为0.02,与年均降水的相关性为0.29,降水为区域植被覆盖度增加的主要因素。本文研究揭示了23年来三江源植被覆盖度动态变化和分布格局,可为区域生态保护修复提供科学依据。

针对当前多源基础地理信息数据一致性不好、质量参差不齐、定制衍生能力弱等现实问题,本文在分析地理信息相关“一张图”现状基础上,提出了基础地理实体底座“一张图”数据模型概念,并给出了模型的数学定义和以地理实体为核心的数据结构,设计了涵盖资料分析整理、数据择优融合和产品灵活定制等关键环节的模型应用体系架构。通过试验验证,该模型具有可行性和有效性。模型研究成果能够实现多源地理信息数据高效融合利用,同时为新型基础测绘建设提供一条高效集约化技术路径,以期推动地理信息数据生产、更新、管理、应用模式的创新,为国民经济和国防建设发展提供精准、可靠、统一、高效的地理信息服务。

本文对基于路侧激光雷达的车辆目标跟踪与定位算法展开研究,提出了一种基于卡尔曼滤波的算法流程。首先,基于反光条的路侧激光雷达位姿标定,构建背景点云地图,对路侧激光雷达采集的点云数据进行背景差分滤波,只保留机动车、非机动车、行人等前景点云数据,对前景点云进行基于密度的DBSCAN聚类,将点云划分为点云簇;然后,训练SVM分类器,用提取的点云簇特征对其进行基于SVM的目标分类识别;最后,通过最近邻算法实现目标的帧间关联,用线性卡尔曼滤波对目标物体的轨迹进行预测和更新。在精度评定的部分,利用相对位置误差和绝对轨迹误差对标定结果和算法定位结果进行精度分析。从分析结果可知,本文提出的带有卡尔曼滤波的轨迹估计方法得到的优化后的平滑轨迹更符合车辆的实际运行情况,可以明显提高目标跟踪精度。

近年来,采煤沉陷区内高耸异构建筑物越来越多,传统的点测量方法无法满足其变形监测精度的要求,主要原因有:①特征点不易选取;②特征点难以精准测量。针对这两个问题,本文基于点云数据利用目标中心轴线拟合法,提出了一种基于面测绘的高耸异构建筑物倾斜测量方法。经实例验证,该构筑物算法所得倾斜为22.97 mm/m,传统测量方法所得倾斜为21.53 mm/m,相对误差为6.9%,满足倾斜测量精度要求。研究成果可为矿区类似高耸构筑物的快速高效倾斜监测工作提供技术支持。

索道支架是索道的重要结构,在索道检测系统方面多以钢丝绳监测、轿厢监测为主。考虑索道支架的监测数据处理与分析仍存在空白,本文基于沂蒙山望海楼客运索道的实时监测平台,对索道支架进行长期监测。使用脚本工具实现对大量GNSS观测文件的静态解算,并通过K最近邻异常值检测算法对静态解算结果进行检测;综合考虑倾斜仪、气象仪等传感器监测数据及异常分数,对检测的异常日期进行排查,并将排查后的静态解算结果作为支架位移数据,结合倾斜仪的姿态数据对索道支架的长期变化进行分析。结果表明,索道支架日夜数据变化明显,且不同位置的支架变化程度不同,分析结果可为索道支架变形规律及安全监测提供有益的参考。

基于深度学习和计算机视觉技术的场景语义分割是当前研究的热点。本文提出了包含“场景输入—预处理—模型推断—语义分割”的实景三维场景语义分割框架,通过将实景三维场景作为输入,按照正交投影的方式转为多视图二维图像,开展分割推理,获得分割掩码并进行处理,实现了实景三维对象拣选、单体化、语义化处理。试验结果表明,本文方法具有较好的语义分割效果和运行效率。

近年来,上海开展新型基础测绘试点工作,已完成全市上万千米的全息道路,覆盖了上海城市主要道路。随着智能驾驶的快速发展,准确地检测和识别道路交通标识是构建智能驾驶道路框架数据的重要一环。在实际场景中很多因素会给影像中交通标识的检测带来挑战,如运动模糊、日照条件及拍摄角度等。针对此问题,本文提出了一种基于 YOLOv8改进的交通标识检测算法。在模型的Neck部分融合GAM注意力机制,增强了交通标识的特征信息;使用Wise_IoU损失函数代替原有的损失函数,提升了数据集的训练性能。与未作任何优化的模型相比,优化后的模型在交通标识检测上的精确度和平均精度均值分别提升了6.5%、4.1%,具有实际应用价值。

针对现有建筑物三维成果缺乏形式化表达,不同专业获取的立面信息尺度单一,缺乏具体采集内容、规范不足的问题,本文从街区-单体-墙面3个尺度构建了建筑物立面特征元素及其之间的关系描述规范,提出了基于混合图模型的多尺度图结构建筑物立面特征表达方法,实现对建筑物立面的多尺度特征描述,并选取试验区域,依托Neo4j图数据库技术,从空间多尺度构建、立面特征实体构建和关联关系构建3方面构建建筑物多尺度特征模型。结果表明,通过将城市建筑物外立面的相关信息存入图数据库,可以实现数据的整合,使得原本分散、难以管理的数据变得集中、有序,同时图结构数据库的建立促进了数据的共享,提高了信息的流通效率和利用率。

福建寿宁地区地质灾害频发,严重影响该地区人民生命和财产安全。本文应用永久散射体差分干涉测量技术(PS-InSAR)对覆盖研究区2018年1月—2020年5月的100景升轨Sentinel影像进行数据处理,获取研究区形变信息和形变速率剖面曲线,标定识别出形变异常区,再结合野外调查确定6处形变靶区。结果表明,研究时段内形变速率为[-16,10]mm/a、累计形变量为[-54,34] mm、剖面平均形变速率在 [-10,5] mm/a,整体上研究区地表相对稳定,少部分区域可能存在形变;标定的6处靶区主要形变特征为滑坡、不稳定斜坡、崩塌,周边形变曲线趋势均保持一致,总体远离视线方向下沉,降水是影响形变的主要因素。研究结果可为福建寿宁地区地质灾害防治提供数据支撑和决策依据。

粮食安全是国家长治久安的根基,高效准确提取耕地范围内的农业大棚信息对于耕地保护、非粮化监管具有重要意义。本文利用高空间分辨率遥感影像覆盖范围广、兼具光谱和纹理信息的优势,针对农业大棚在影像中的特征表现,提出了一种结合基于灰度共生矩阵的纹理特征提取和基于Hough变换直线检测算法的几何特征提取方法,选取宁波市局部地区作为研究区,开展信息提取试验。针对亚米级高空间分辨率遥感影像可实现平均约90%的提取精度,有效降低了光谱反射率差异对识别准确率的影响。相较于基于图像分割的面向对象提取方法和基于深度学习的神经网络提取方法,本文方法具有更高的特征直观性和可理解性,减少了运算复杂度和对样本量级的要求,有助于快速、精准地实现耕地范围内农业大棚的解译与提取。

机载LiDAR点云分割是点云数据处理的重要环节。区域生长法是点云分割的经典方法,但该方法通常是以点基元进行生长,在处理数据量较大的点云数据时,由初始种子点选取的不确定性,存在分割速度慢和分割性能不稳定等问题。针对这些问题,本文提出了一种将K-means聚类法与区域生长法结合的点云优化快速分割算法。首先,对点云进行K-means聚类获取对象基元并计算质心点,判断各对象基元质心点是否满足角度和高差阈值,实现基于对象基元质心点的点云滤波;然后,遍历地物对象基元,通过计算对象基元内各点的邻近点的法向量角度和距离,判断其是否满足阈值生长条件,重复迭代直至分割结束;最后,采用3组不同区域的点云数据进行试验分析。试验结果表明,本文方法的分割精度可达到86.19%,相较于传统的K-means聚类法与区域生长法机载LiDAR点云分割的精度有大幅度提升。此外,本文方法相较于传统的区域生长法能够显著提高运算效率。

本文针对广东省海岛开发利用精细化管理的需求,应用高分辨率卫星遥感影像及无人机影像,结合GIS手段与人工智能技术,开展海岛开发利用遥感智能解译平台研究与应用。通过构建用岛方式智能解译样本库及变化检测样本库,基于深度学习分别训练海岛开发利用遥感智能解译模型和海岛开发利用变化检测模型,对不同时期的遥感数据进行监测分析,输出专题产品及分析报告。研究成果提升了海量遥感数据的自动化处理效率和监测精度,为广东省海域海岛开发利用和保护提供了强有力的技术支撑。

为快速判别野外环境下适宜工程构筑的选址范围,更好地服务于应急保障需求,本文从关键地质要素对工程构筑的影响入手,通过分析岩土体力学性质、水体物理化学作用、构造发育规律、地质灾害类型及易发程度、资源分布与可利用性,探索关键地质要素在工程构筑选址中的影响机理。结合工程构筑适宜性评价,将地形及地质要素指标范围量化为5个等级,并采取层次分析法定量评定各要素对地表工程构筑的影响权重。构建了地质要素格网数据结构,经适宜性评价完成了工程构筑选址区域划分与优选。试验结果表明,本文地表工程构筑选址方法充分考虑了地质要素对工程构筑选址的影响,模型科学合理,在已知工程需求参数的前提下,可以高效完成选址范围规划。

林地是陆地生态系统中绿碳的重要主体,对“双碳”目标的实现具有重要作用。本文聚焦林地类型,通过以金泽镇约26.67 hm²林地范围为具体案例,收集“空-天-地”多源遥感数据;结合地面调研采样检测技术手段,开展典型林地动态碳汇能力评估,摸清碳储量底账,估算碳汇潜力;并与数字孪生技术结合,搭建可视化演示系统,为决策提供一套可计量、可追溯、可视化的理论和实践方法。

旱地系统作为典型的脆弱生态系统,其地表状态的非线性演化深刻影响着生态平衡与人类福祉,但现有研究尚未全面揭示其复杂的动态演化过程。本文基于2001—2022年逐月植被和土壤地表要素丰度值时间序列产品,采用基于离散小波变换的趋势和转折点检测算法,识别旱地系统植被-土壤状态演化路径并分析其动态变化。结果表明:①2001—2022年,中国旱地系统光合植被和非光合植被端元丰度值都呈显著增加趋势,而土壤生境端元丰度值呈显著减少趋势;②光合植被突然上升、A形上升和V形上升的状态演化路径类型分别占旱地总面积的9.9%、16.8%和21.9%,而非光合植被对应的3种状态演化路径则分别占9.1% 、12.6% 和28.8%;③整体上旱区的植被恢复促进了土壤裸露的减少,但局部地区水资源匮乏和人类活动导致植被退化。本文为理解中国旱地系统的地表状态演化及其响应机制提供了新视角,并为土地退化监测与生态修复提供了科学依据。

提供生态系统服务是自然保护地的核心功能,从生态系统服务功能角度提出自然保护地分级管理建议,对完善自然保护地分级代理制度具有重要意义。本文研究了浙江2010—2020年省级以上自然保护地分级管理现状与生态系统服务功能的响应关系。结果表明:①生态系统服务功能与自然保护地的管理分级基本吻合,国家公园、自然保护区、自然公园的各类生态系统服务功能呈现明显的递降态势。②国家级自然保护地单位面积生态系统服务功能增长率呈现下降趋势,省级自然保护地单位面积生态系统服务功能增长率呈现上升趋势。③平阳满田省级森林公园等3处省级自然公园单位面积生态系统服务功能高出国家公园水平,建议考虑提升其管理等级。

本文阐述了地形级实景三维模型快速构建的技术路线,研发了多源特征融合的城市级实景三维的重建技术,改进了点云特征提取与拓扑构建建筑物顶面与立体模型的方法,利用倾斜影像与顶面模型的自动匹配,实现了复杂屋顶的三维重建,提升了模型纹理的精细度和几何精度,描述了部件级实景三维自动化建模的流程,指明了实景三维模型在宁波市公安应急管理、国土空间规划、自然资源管理等服务场景下的应用,以及下一步的思考。

在当前我国不动产登记存量数据不完善、信息共享不到位的背景下,本文提出了不动产存量数据清理整合技术方法。根据长沙市不动产存量数据全面清理项目的实际情况,摸清了现有不动产登记数据情况,提出了不动产存量数据清理整合思路和技术方案;采用“离线+在线”相结合的数据清理方式,并使用数据库SQL、ArcGIS等,实现了数据抽取与任务分发、数据清理、成果质检和成果入库的清理工作全过程流程化、规范化管理,极大地提高了不动产存量数据整合效率,为其他城市开展不动产存量数据清理整合提供了借鉴。

受限于滑坡灾害监测数据的完备性及滑坡灾害知识利用率低的难题,如何准确耦合多源异构环境数据,以综合评估滑坡易发程度是当前研究的重要挑战。本文提出了一种区域统计约束的滑坡易发性评估方法。首先,根据专家知识选择地形地貌、地质构造、气象水文、人类活动等环境因素,并对相关数据进行清洗、归一化等预处理;其次,从“机理-地理-物理-数理”层面构建灾害数据特征映射,面向历史灾害点及非灾害点进行正负样本均衡采样;然后,在此基础上,借助多尺度空间单元区域划分方法进行行政单元的自适应聚合,将研究区域按照坡度和年均降雨划分为一系列均质子区;最后,在区域统计约束下搭建随机森林模型进行样本训练与易发性制图。试验表明,本文所提方法将滑坡灾害易发性评估精度至少提高了9%。

实景三维中国作为现代技术条件下经济社会要素时空全面分析、多维展示、趋势研判等的新颖手段和方法,在加快构建体现高质量发展要求的经济布局和国土空间体系,特别是在发展新质生产力方面正在发挥更大的作用。城市地下管线三维空间信息是实景三维中国建设的组成部分。本文结合基于空间分析的多源数据融合技术、地上地下一体化时空数据协同采集技术、基于建筑信息模型的部件级管线模型构建技术,全面思考了地下管线实景三维建设的技术手段,对支撑赋能超大城市全域数字化转型三维场景建设与发展具有一定的参考应用价值。